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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利基于幾何特征編碼圖注意力網絡的分子性質預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117153286B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310932566.7，技術領域涉及：G16C20/30；該發明授權基于幾何特征編碼圖注意力網絡的分子性質預測方法是由白相志;張亞男設計研發完成，并于2023-07-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于幾何特征編碼圖注意力網絡的分子性質預測方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于幾何特征編碼圖注意力網絡的分子性質預測方法，包括如下步驟：步驟一，根據待預測分子的二維和三維結構信息，構建分子以原子為節點的分子圖Ga和以化學鍵連接的原子對為節點的分子圖Gb；步驟二，通過對分子的二維和三維特征進行編碼進而生成兩種類型分子圖的節點特征向量；步驟三，通過基于多頭自注意力機制引導的圖神經網絡，對步驟二獲得的分子圖節點特征進行聚合更新；步驟四，對分子圖Ga和Gb的三維結構的幾何信息進行特征編碼并進行融合；步驟五，對步驟四獲得的分子圖節點特征進行合并，使用全連接網絡和圖池化操作對分子圖Ga和Gb的節點級特征向量進行全局聚合，從而生成分子圖的圖級特征，實現目標分子的性質預測。

本發明授權基于幾何特征編碼圖注意力網絡的分子性質預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于幾何特征編碼圖注意力網絡的分子性質預測方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟一，根據待預測分子的二維和三維結構信息，構建分子以原子為節點的分子圖Ga和以化學鍵連接的原子對為節點的分子圖Gb；其中，分子圖Gb的每個節點由一個化學鍵及其端點的兩個原子構成，節點信息還應當包含原子的空間位置坐標； 步驟二，通過對分子的二維和三維特征進行編碼進而生成兩種類型分子圖的節點特征向量，分子圖Ga通過嵌入層將節點的原子序數、原子形式電荷、原子雜化方式和原子連接化學鍵的數量信息進行編碼形成節點的二維特征，并使用高斯核函數將節點原子間的距離信息進行編碼得到節點的三維特征；分子圖Gb通過嵌入層將節點的化學鍵類型和兩端的原子序數、端點原子連接其余化學鍵的數量進行編碼形成節點的二維特征，使用高斯核函數將和節點間的最短距離Db信息進行編碼得到節點的三維特征； 步驟三，通過基于多頭自注意力機制引導的圖神經網絡，對步驟二獲得的分子圖節點特征進行聚合更新，分子圖Ga將節點原子間最短路徑信息以及原子間的空間距離信息進行特征編碼作為圖注意力參數的一部分；分子圖Gb將節點化學鍵之間的最短路徑信息和最短距離Db信息進行特征編碼作為圖注意力特征的一部分； 步驟四，對分子圖Ga和Gb的三維結構的幾何信息進行特征編碼，采用叉乘運算和殘差連接的方式將幾何特征與步驟三獲得的分子圖節點特征進行融合；其中，對分子圖Ga將節點原子間的歐式距離作為幾何特征編碼；分子圖Gb將節點化學鍵間的空間夾角作為幾何特征編碼； 步驟五，對步驟四獲得的分子圖節點特征進行合并，使用全連接網絡和圖池化操作對分子圖Ga和Gb的節點級特征向量進行全局聚合，從而生成分子圖的圖級特征，實現目標分子的性質預測； 其中，在步驟四中，分子圖幾何特征編碼是在分子圖注意力引導節點特征聚合的過程中將分子三維結構的空間信息進行編碼形成幾何特征HG與分子圖節點特征進行融合，提升分子圖注意力網絡性能； 分子圖Ga的幾何信息為節點原子之間的歐式距離Da，使用徑向基函數對距離信息進行編碼形成幾何特征；通過徑向基函數得到的多維特征表示為：其中S表示特征維度；編碼得到的幾何特征表示為：其中，和為可學習的權重矩陣； 分子圖Gb的幾何信息為節點化學鍵之間的空間夾角Eb，以節點最短距離Db對應的端點原子對作為節點化學鍵之間的公共端點，得到相應的角度信息；當節點和間最短距離為時，對應的節點化學鍵的空間夾角為R表示節點的端點原子的空間位置坐標；為了避免角度信息的不連續性可能導致的過擬合問題，使用基函數對角度信息進行編碼形成多維特征；通過基函數得到的多維特征表示為： 其中S表示特征維度，進而編碼得到幾何特征為： 分子三維結構的幾何特征HG和多頭注意力機制聚合的分子圖節點特征進行融合，該過程的表達式為：X為多頭自注意力模型Attn輸出的分子圖節點特征，表示叉乘運算，WG為可學習的權重矩陣。

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